从静息状态脑电图预测性格，这个存储库包含了提交给《人类神经科学前沿》杂志的一篇文章“无法从静息状态EEG的力量预测人格”的数据和代码。数据在文件夹Data中，代码在文件夹Src中。脚本NestedCV.m执行以下操作：它加载数据、调用一个函数Step1_nested_cross_validation.m选择最好的超参数，并使用函数Step2_cross_validation.m预测每个性格特征的性格分数。它还执行了统计显著性分析。

那么，具体的数据处理是怎样的呢？可以参考一些相关资源来获取更多细节。查看自己采集的静息态脑电eeg数据64导以了解数据采集的细节，或者浏览静息态数据预处理来了解预处理的步骤。也可以看看静息状态与计算状态的脑电波形对比.zip来深入比较不同状态下的脑电波形。

不仅如此，如果你对更复杂的脑网络分析感兴趣，基于静息状态fMRI的ADHD儿童复杂脑网络分析和静息态亚健康失眠脑功能网络分析可能会提供有趣的视角。想要了解更多代码实现的细节，genz青少年静息状态MEG研究的分析脚本源码也是一个不错的资源。

对于那些更关注脑功能成像的读者，静息状态脑活动及其脑功能成像和基于最小生成树分析和层次聚类的MDD静息状态脑功能网络研究将会是非常宝贵的资源。

这些资源不仅能帮助我们更好地理解研究过程，还能为进一步的研究提供坚实的基础！有没有觉得脑电图的世界比想象中更复杂有趣呢？